Взгляд, который понимает: как улучшить восприятие изображений нейросетями

Автор: Денис Аветисян

Новая методика позволяет мультимодальным моделям фокусироваться на ключевых областях изображения, имитируя человеческий взгляд и повышая точность анализа.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагаемый подход Blink использует сканирование с учетом заметности для динамического расширения или отбрасывания визуальных токенов между слоями трансформера, а также внутрислоевую реконструкцию последовательности с усилением заметных токенов посредством модуля суперразрешения токенов, что позволяет оптимизировать обработку визуальной информации.

Представлена архитектура Blink — динамическое разрешение визуальных токенов для улучшения понимания мультимодальными большими языковыми моделями.

Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей, их визуальное восприятие остается ограниченным, уступая эффективности человеческого зрения. В статье ‘Blink: Dynamic Visual Token Resolution for Enhanced Multimodal Understanding’ предлагается новый подход, вдохновленный способностью человека динамически сканировать и фокусироваться на ключевых областях изображения. Предложенная архитектура Blink эмулирует этот процесс, динамически разрешая визуальные токены и усиливая восприятие важных деталей. Способна ли подобная адаптивная обработка визуальной информации значительно улучшить понимание мультимодальными моделями и открыть новые горизонты в задачах, требующих комплексного анализа изображений?

Искусство Визуального Восприятия: Вызовы для Многомодальных Моделей

Многомодальные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют потенциал в решении задач визуального мышления, однако часто сталкиваются с трудностями при распознавании мелких деталей и нюансов на изображениях. Несмотря на прогресс в области искусственного интеллекта, способность MLLM к точному восприятию визуальной информации остаётся проблемой, проявляющейся в ошибках при анализе сложных сцен и интерпретации тонких различий между объектами. Это связано с тем, что модели могут упускать из виду критически важные детали, необходимые для формирования полного и корректного понимания визуального контента, что ограничивает их применимость в задачах, требующих высокой точности и внимательности к деталям, таких как медицинская диагностика или автономное вождение.

Современные мультимодальные большие языковые модели (MLLM), несмотря на использование архитектуры Transformer, демонстрируют значительные вычислительные затраты и неэффективность при обработке визуальной информации. Это связано с тем, что Transformer, изначально разработанный для последовательной обработки текста, требует адаптации для обработки двумерных изображений, что приводит к экспоненциальному росту числа параметров и объёма вычислений. В результате, модели испытывают трудности при интерпретации сложных сцен, содержащих множество объектов и деталей, поскольку ограничены в способности эффективно извлекать и анализировать визуальные признаки. Недостаточная эффективность обработки визуальной информации снижает точность и скорость работы MLLM, ограничивая их применимость в задачах, требующих детального визуального понимания, таких как анализ медицинских изображений или автономная навигация.

Применение копирования значимых визуальных токенов на слоях 14, 16 или 18 значительно улучшает производительность модели на задачах MME по сравнению с исходной моделью LLaVA-1.5.

Взгляд Блинк: Эмуляция Человеческого Визуального Сканирования

Блинк (Blink) представляет собой динамическую систему разрешения визуальных токенов, разработанную под влиянием принципов работы человеческой зрительной системы. В отличие от традиционных подходов, обрабатывающих изображение целиком с одинаковой детализацией, Блинк фокусируется на выделении наиболее заметных и значимых областей изображения. Этот подход позволяет системе динамически распределять вычислительные ресурсы, направляя большую часть мощности на обработку ключевых регионов, а менее важные участки обрабатывая с пониженным разрешением. В результате достигается оптимизация производительности и снижение вычислительной нагрузки без существенной потери качества визуального анализа.

Механизм сканирования с учетом значимости (Saliency-Guided Scanning) реализуется посредством выявления ключевых областей изображения с помощью алгоритмов обнаружения значимости (Saliency Detection). После идентификации этих областей, происходит динамическая корректировка разрешения визуальных токенов (Dynamic Token Resolution), позволяющая концентрировать вычислительные ресурсы на наиболее информативных участках изображения. Это означает, что токенам, соответствующим областям с высокой значимостью, присваивается более высокое разрешение, в то время как разрешение токенов, представляющих менее значимые области, снижается, что оптимизирует общую вычислительную нагрузку и эффективность обработки.

В основе Blink лежит модуль сверхразрешения токенов (Token Super-Resolution Module), предназначенный для улучшения и расширения наиболее значимой визуальной информации. Этот модуль динамически увеличивает разрешение токенов, соответствующих областям высокой значимости, определенным механизмом Saliency Detection. Такой подход позволяет сконцентрировать вычислительные ресурсы на наиболее релевантных частях изображения, что приводит к оптимизации распределения вычислительной мощности и повышению эффективности обработки. Фактически, модуль сверхразрешения токенов позволяет Blink обрабатывать изображения с высоким уровнем детализации в ключевых областях, минимизируя при этом общие вычислительные затраты.

В отличие от традиционного подхода к выделению значимых областей, предложенный метод Blink динамически улучшает визуальное восприятие, последовательно перемещая внимание между ними на разных слоях.

Подтверждение Эффективности: Улучшенное Восприятие и Производительность

Для оценки эффективности Blink была проведена интеграция с LLaVA-1.5 — современной многомодальной большой языковой моделью (MLLM). Производительность системы оценивалась на основе эталонного набора данных MME (MultiModal Evaluation). Данный подход позволил количественно оценить улучшения, вносимые Blink в процесс визуального восприятия и обработки информации, используя стандартные метрики и сравнительный анализ с базовой моделью LLaVA-1.5 без интеграции Blink.

В ходе оценки эффективности Blink, при интеграции с многомодальной большой языковой моделью LLaVA-1.5, было зафиксировано значительное улучшение визуального восприятия. Blink позволяет модели концентрироваться на ключевых областях изображения и отфильтровывать несущественные детали, что привело к увеличению показателя MME Perception Score на 14.02 пункта. Данный результат подтверждает способность Blink выделять релевантную информацию из визуального потока и повышать качество обработки изображений в многомодальных системах.

Анализ весов внимания показал, что Blink способствует более тесному соответствию фокусировки внимания паттернам человеческого взгляда. В частности, Blink использует позиционные внедрения (Positional Embeddings) для кодирования пространственной информации, что позволяет модели учитывать расположение объектов на изображении и более эффективно выделять релевантные области. Данный механизм позволяет Blink направлять внимание модели на те участки изображения, которые наиболее важны для понимания визуального контента, подобно тому, как это делает человек при визуальном восприятии.

В ходе исследований было зафиксировано изменение распределения внимания между слоями нейронной сети при использовании Blink. Данный механизм позволяет динамически корректировать фокус внимания на различных этапах обработки изображения, обеспечивая более полное и целостное понимание визуальной информации. В результате, при оценке на MME (Multimodal Multi-task Evaluation) Blink демонстрирует прирост в 3.93 балла по шкале оценки когнитивных способностей (Cognition Score), а также 15.00 баллов по шкале MMECognition Score при использовании модели LLaVA-NeXT-7B.

Карты внимания по слоям показывают, что наибольшее внимание модели к последнему токену текста сосредоточено в выделенной красным прямоугольником области.

За Гранью Производительности: К Биологически Вдохновлённому Искусственному Интеллекту

Успех системы Blink наглядно демонстрирует перспективность подхода, вдохновленного биологическими принципами, в решении проблем, ограничивающих возможности современных архитектур глубокого обучения. В то время как традиционные модели часто требуют огромных вычислительных ресурсов и больших объемов данных для достижения высокой точности, Blink, имитируя избирательное внимание и эффективное сканирование, характерные для человеческой зрительной системы, достигает значительного снижения вычислительных затрат без потери точности. Этот подход открывает путь к созданию более эффективных и устойчивых систем искусственного интеллекта, способных к сложным задачам визуального мышления и анализа, преодолевая ограничения, присущие существующим моделям глубокого обучения, и предлагая альтернативный путь к созданию более интеллектуальных и адаптивных систем.

Система Blink демонстрирует существенное снижение вычислительных затрат, имитируя принципы селективного внимания и эффективного сканирования, характерные для человеческой зрительной системы. Вместо обработки всей входной информации, как это делают традиционные модели глубокого обучения, Blink сосредотачивается на наиболее релевантных областях изображения. Этот подход, вдохновленный тем, как мозг обрабатывает визуальную информацию, позволяет значительно уменьшить объем необходимых вычислений без потери точности. В результате, Blink достигает сопоставимых, а зачастую и превосходящих результатов по сравнению с существующими моделями, при этом требуя значительно меньше вычислительных ресурсов, что открывает перспективы для развертывания сложных мультимодальных систем на устройствах с ограниченной мощностью.

Архитектура Blink демонстрирует впечатляющую гибкость, выходящую за рамки общей эффективности. Помимо снижения вычислительных затрат, система способна к адаптивному выделению областей изображения — так называемому “обрезанию” (image cropping). Данный подход позволяет сосредоточить ресурсы обработки исключительно на релевантных фрагментах визуальной информации, игнорируя несущественные детали. По сути, алгоритм имитирует избирательное внимание человеческого зрения, где мозг автоматически фокусируется на ключевых объектах и отбрасывает лишнее. Это не только повышает скорость обработки, но и способствует улучшению точности, поскольку система не отвлекается на посторонние факторы, а концентрируется на выполнении поставленной задачи. Адаптивное обрезание изображений, таким образом, является ключевым компонентом, обеспечивающим оптимальную производительность и расширяющим возможности Blink в решении сложных задач визуального анализа.

Исследования показали, что разработанная система Blink достигла рекордных показателей на ключевых бенчмарках, таких как GQA, MMBench-CN, POPE и MM-Vet, демонстрируя превосходство в области мультимодального обучения с подкреплением. Эти результаты указывают на значительный прогресс в создании более надежных и эффективных больших мультимодальных моделей (MLLM), способных к сложным операциям визуального рассуждения. Превосходство Blink не ограничивается производительностью; система также отличается повышенной интерпретируемостью, что позволяет лучше понимать процессы принятия решений моделью. Такой подход открывает перспективы для разработки искусственного интеллекта, который не только выполняет задачи, но и объясняет, как он к ним пришел, что критически важно для применения в областях, требующих высокой степени доверия и контроля.

Представленная работа демонстрирует изящное решение сложной задачи — улучшения визуального восприятия у больших мультимодальных языковых моделей. Авторы, подобно опытным архитекторам, предлагают фреймворк Blink, который имитирует человеческую способность к сканированию и фокусировке на значимых областях изображения. Этот подход, динамически разрешая визуальные токены, позволяет модели более эффективно извлекать информацию и понимать контекст. Как однажды заметил Ян Лекун: «Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры учиться без явного программирования». Blink, в этом смысле, является воплощением этого принципа, демонстрируя способность модели к адаптации и эффективному использованию визуальных данных, что особенно важно для повышения точности и релевантности ответов.

Куда же дальше?

Представленный подход, имитирующий динамическое сканирование изображения, безусловно, элегантен. Однако, стоит признать, что подобная «визуальная фиксация» — лишь приблизительная модель человеческого восприятия. Истинная сложность заключается не в том, чтобы просто выделить «важные» области, а в понимании контекста, предубеждений, и даже мимолетных настроений, влияющих на интерпретацию визуальной информации. Эффективность Blink, несомненно, будет зависеть от качества обучения и разнообразия данных, а значит, вопрос об обобщении на новые, непредсказуемые сценарии остается открытым.

Следующим шагом видится не просто улучшение механизмов внимания, а создание систем, способных к «визуальному мышлению» — то есть, к построению внутренних моделей, позволяющих предсказывать, интерпретировать и даже «додумывать» недостающую информацию. Более того, настоящая гармония между формой и функцией потребует интеграции Blink с другими модальностями — не только текстом, но и звуком, движением, и даже тактильными ощущениями.

В конечном итоге, истинный тест для подобных систем — не в достижении впечатляющих результатов на стандартных бенчмарках, а в их способности к адаптации, обучению на ошибках, и, возможно, даже к проявлению некоторой доли «визуальной интуиции». Иначе говоря, задача заключается не в том, чтобы научить машину «видеть», а в том, чтобы научить её «понимать», что она видит.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10548.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-13 01:07